Miksi tiedot voivat olla harhaanjohtavia

Näistä syistä sinun ei pitäisi luottaa täysin tietoihisi

Monet yritykset pyrkivät keräämään mahdollisimman laaja-alaista dataa ja käyttävät Business Intelligence (BI) -ratkaisuja sen analysointiin ja päätöksentekoon. Mutta tiedättekö, että data voi joskus valehdella? Kyllä, luitte oikein – data voi olla harhaanjohtavaa ja johtaa siten virheellisiin päätöksiin. Selitämme, miksi ja miten tiedot voivat valehdella ja mitä toimenpiteitä voit toteuttaa varmistaaksesi, että BI-ratkaisusi tuottaa luotettavia ja tarkkoja tuloksia.

Miksi dataan ei pidä luottaa sokeasti

Teemme joka päivä päätöksiä, jotka perustuvat erilaisiin tietoihin. Teemme näin, jotta emme joutuisi tekemään päätöksiä vaistomme varassa, ja koska uskomme näin tekevämme oikean päätöksen. Koska luotamme tällä tavoin erittäin vahvasti taustalla oleviin tietoihin, on tärkeää olla tietoinen siitä, että tiedot voivat olla harhaanjohtavia, kun teemme tietojen analysoinnin perusteella tärkeitä päätöksiä, joilla voi olla kauaskantoisia vaikutuksia yritykseemme. Jos analyysin tulokset ovat epätarkkoja tai virheellisiä, ne voivat johtaa vääriin päätöksiin, jotka puolestaan voivat aiheuttaa taloudellisia menetyksiä, maineen heikkenemistä, asiakkaiden menetyksiä tai jopa oikeudenkäyntejä. Lisäksi virheelliset data-analyysitulokset voivat heikentää luottamusta yrityksen analysointikykyyn ja siten vaikuttaa negatiivisesti liiketoiminnan tulokseen. Siksi on ratkaisevan tärkeää olla tietoinen siitä, että tietotilanne voi toisinaan olla harhaanjohtava, ja ryhtyä tarvittaviin toimenpiteisiin sen varmistamiseksi, että analyysitulokset ovat aina luotettavia ja tarkkoja.

Miksi tiedot voivat olla harhaanjohtavia

On lukuisia syitä, miksi tiedot voivat olla harhaanjohtavia:

1. Virheellinen data:

Jos BI-ratkaisuun syötetyt tiedot ovat virheellisiä, se voi johtaa vääriin johtopäätöksiin. Tähän voi olla useita syitä:

• Tietojen laatu: Jos tietojen laatu ei ole korkea, käytetyt tiedot voivat olla virheellisiä, puutteellisia tai epäjohdonmukaisia. Miksi näin voi tapahtua ja miten hyvä tietojen laadunhallinta auttaa varmistamaan korkean tietojen laadun, voit lukea artikkelista ”Tietojen laadunhallinta”.
• Ajantasaisuus: Jos data, johon analyysi perustuu, on vanhentunutta, analyysi ei pysty heijastamaan nykyisiä markkinaolosuhteita tai toimialan muutoksia, mikä voi johtaa vääriin tuloksiin ja heikentää aiempien analyysien ja datan merkitystä.
• Tietolähde: Jos käytetyt tietolähteet eivät ole laadukkaita, myös BI-järjestelmänne analyysit voivat olla virheellisiä. Esimerkiksi manuaalisesti syötetyt tai eri lähteistä yhdistetyt tiedot voivat olla virheellisiä, puutteellisia tai epäjohdonmukaisia. Myös jos tietolähteitä ei ole linkitetty toisiinsa oikein, analyysit voivat vääristyä. Jos haluat esimerkiksi analysoida, mistä maista suurin osa asiakkaistasi on kotoisin, mutta et kiinnitä CRM-järjestelmässäsi asiakastietoja luodessasi johdonmukaisesti huomiota maan merkitsemiseen, tietolähde on puutteellinen. Siksi on tärkeää varmistaa, että tiedot ovat peräisin luotettavasta lähteestä.

2. Huono tiedonkeruu:

Jos tietojen keräämisessä käytetyt analyysimenetelmät ovat virheellisiä tai niitä ei sovelleta oikein, tulokset voivat olla vääristyneitä. Esimerkiksi tilastollisten menetelmien huono valinta tai tulosten puutteellinen tulkinta voi johtaa virheellisiin johtopäätöksiin. Myös puutteellinen validointi voi olla ongelmallista, sillä ilman sitä ei voida varmistaa, että analyysimenetelmiä tai algoritmeja on sovellettu oikein ja että tulokset ovat uskottavia ja ymmärrettäviä. Tämä voi tapahtua esimerkiksi silloin, kun teet kyselytutkimuksen, mutta et ota huomioon kaikkia merkityksellisiä tekijöitä, esität väärän kysymyksen tai et määritä vastausvaihtoehtoja selkeästi. Tämä vaikuttaa kyselytutkimuksen tuloksiin, jolloin tulos ei ole oikea. On myös mahdollista, että analyysimenetelmään vaikuttavat jo etukäteen tiedostamattomat ennakkoluulot, jolloin myös analyysin tulokset ovat virheellisiä.

3. Valintaan perustuva vääristymä:

Jos analyysissä käytetyt tiedot eivät ole edustavia, se voi johtaa vääristymiin. Sama pätee, jos tietoja ei ole riittävästi, jotta ne kuvastaisivat kysymystä tai ongelmaa asianmukaisesti. Tämä on esimerkiksi tilanne, kun keräät tuotearvosteluja tietyltä alustalta, jota käyttää pääasiassa tietty asiakassegmentti. Tällöin arvostelut eivät ole edustavia koko asiakaskuntasi mielipiteen kannalta. Arvosteluista muodostuva kuva on siis vääristynyt.

4. Käsittelystä johtuva vääristymä:

Jos tietoja ei käsitellä oikein, se voi myös johtaa vääristymiin. Jos esimerkiksi keräät tietoja asiakkaidesi tulotason selvittämiseksi, mutta määrität tulojen ylä- ja alarajat väärin, analyysin tulokset voivat antaa vääristyneen kuvan.

5. Virheellinen tulkinta:

Käytettävissä olevien tietojen oikea tulkinta ja niistä tehtävät oikeat johtopäätökset ovat vaikea tehtävä. Jos analyysin tekijällä ei ole riittävää asiantuntemusta tai ymmärrystä taustalla olevista tiedoista, virheitä voi syntyä helposti. Esimerkiksi useimmat asiakkaat ovat taipuvaisempia jättämään yrityksestäsi tai tuotteestasi verkkokatsauksen, jos he ovat tyytymättömiä palveluun. Jos et ole tietoinen tästä, saatat päätellä negatiivisten arvostelujen perusteella, että suurin osa asiakkaistasi on tyytymättömiä, vaikka näin ei välttämättä olekaan.

6. Virheelliset oletukset:

Vaikka analyysin perustana olevat oletukset olisivat virheellisiä, tulokset voivat olla vääristyneitä. Jos esimerkiksi oletat virheellisiä markkinaolosuhteita tai asiakastarpeita, saatat ajatella, että asiakkaat eivät ostaisi tuotettasi, jos siitä puuttuu tietty ominaisuus. Asiakkaat saattavat kuitenkin pitää kyseistä ominaisuutta tarpeettomana tai ostaa tuotteesi muista syistä.

7. Toisistaan irrallinen esitys:

Jos toisiinsa liittyviä tietoja tarkastellaan erillään toisistaan, se voi myös johtaa vääristyneeseen kuvaan todellisuudesta. Kaikille on todennäköisesti selvää, että suklaapääsiäispupuja ostetaan mielellään kaksi kuukautta ennen pääsiäistä. Koska pääsiäinen ei kuitenkaan ole joka vuosi samana päivänä, pelkästään suklaapupujen myynnin tarkastelu irrotettuna juhlapäivän ajankohdasta voi olla harhaanjohtavaa. Tiedot osoittaisivat kummassakin tapauksessa ostojen kasvun keväällä sekä myynnin äkillisen laskun. Miksi näin on, ei kuitenkaan olisi tässä tapauksessa ymmärrettävissä.

8. Virheellinen käyttö:

Jos BI-ratkaisua ei käytetä siihen tarkoitukseen, johon se on kehitetty, se voi myös johtaa virheellisiin tuloksiin. Jos esimerkiksi käytät ratkaisua, joka on kehitetty taloudelliseen analyysiin, tuotannon suorituskyvyn arvioimiseen, kaikkia asiaankuuluvia tietoja ei välttämättä saada esiin, jolloin analyysin tulokset voivat olla virheellisiä.

Mitä näiden virheiden välttämiseksi voidaan tehdä?

Edellä mainittujen virheiden välttämiseksi BI-ratkaisuja käytettäessä voidaan ryhtyä seuraaviin toimenpiteisiin:

1. Korkea tietojen laatu: On tärkeää, että yritykset varmistavat, että BI-ratkaisuun syötettävät tiedot ovat puhtaita ja tarkkoja. Tämä voidaan saavuttaa suorittamalla laadunvalvontaa sekä tarkistamalla jatkuvasti tietojen täydellisyyttä ja tarkkuutta. Varmista myös, ettet käytä vanhentuneita tietoja tai tietoja epäluotettavista lähteistä.
2. Huolellisesti suunniteltu tiedonkeruu: On myös tärkeää, että analyysissä käytettävät tiedot ovat edustavia. Mieti siksi jo ennen tiedonkeruuta tarkasti, mistä ja millä tavalla haluat kerätä tiedot sekä mitkä tiedot ja tekijät ovat merkityksellisiä. Suorittakaa lisäksi tietojen validointi, esimerkiksi käyttämällä edustavia otoksia. Kiinnittäkää huomiota tietojen valinnassa siihen, että ne ovat edustavia tutkimuskysymyksenne tai ongelmanne kannalta.
3. Oikea käsittely: Oikea tietojen käsittely voidaan varmistaa standardoiduilla menettelyillä sekä tarkistamalla tulokset loogisten virheiden varalta.
4. Oikea tulkinta: Käytettävissä olevien tietojen oikea tulkinta voi olla hyvin vaikeaa. Varmistakaa siksi, että jokainen, joka analysoi ja tulkitsee tietojanne, on saanut riittävän koulutuksen. Lisäksi analyysissä tehdyt oletukset tulisi miettiä tarkasti ja dokumentoida, jotta voitte milloin tahansa ymmärtää niiden perustelut. Jos oletukset ovat virheellisiä, ne huomataan tällä tavalla nopeasti, jolloin analyysi voidaan korjata. Varmistakaa myös, että toisiinsa liittyviä tietojoukkoja ei tarkastella erillään toisistaan.
5. Käyttötarkoituksen mukainen käyttö: On tärkeää, että BI-ratkaisua käytetään yksinomaan siihen tarkoitukseen, johon se on kehitetty. Tämän varmistamiseksi käyttäjille tulisi antaa riittävä koulutus. Jos olette aluksi päättäneet käyttää ratkaisua vain tiettyyn tarkoitukseen, mutta haluatte käyttää BI-ratkaisuanne tulevaisuudessa myös muihin tarkoituksiin, ohjelmistoa tulisi mukauttaa vastaavasti, jotta kaikki olennaiset tiedot voidaan esittää oikein.

Johtopäätös

Aivan sanonnan ”älä koskaan luota tilastoihin, joita et ole itse väärentänyt” mukaisesti myös liiketoimintatiedon hallintaratkaisujen tiedot voivat joskus olla harhaanjohtavia.

Lue lisää myPARM-projektin ja -salkunhallintaohjelmistosta: